딥마인드 ‘알파고’ 주역의 새 AI…이네퍼블, 초대형 시드 유치

영국 인공지능 스타트업 이네퍼블 인텔리전스가 설립 수개월 만에 11억달러, 원화 약 1조6199억원 규모의 시드 투자를 유치했다. 초기 기업이 받기엔 이례적인 규모로, 생성형 AI를 넘어 ‘새로운 지식’을 스스로 찾아내는 모델 개발 경쟁이 한층 달아오르는 분위기다.

CNBC 보도에 따르면 이번 투자로 이네퍼블 인텔리전스의 기업가치는 51억달러, 약 7조5103억원으로 평가됐다. 투자 라운드는 라이트스피드 벤처스와 세쿼이아 캐피털이 주도했고, 엔비디아(Nvidia), 구글, 영국의 소버린 AI 펀드, DST 글로벌, 인덱스 벤처스 등이 참여했다.

이네퍼블 인텔리전스는 딥마인드 출신의 저명한 AI 연구자 데이비드 실버가 이끌고 있다. 그는 알파벳 산하 머신러닝 조직 딥마인드에서 10년 넘게 활동하며 2016년 공개된 ‘알파고’ 개발을 주도한 인물로 잘 알려져 있다. 알파고는 당시 세계 최정상급 바둑 기사를 꺾으며 전 세계적인 주목을 받았고, 관련 대국은 2억명 이상이 지켜본 것으로 전해졌다.

딥마인드는 이후 알파고의 기반 기술을 확장해 수학 문제 해결에 특화된 AI ‘알파프루프’를 개발했다. 알파프루프는 2024년 국제수학올림피아드에서 신경망 기반 AI로는 처음 메달을 획득하며 기술적 상징성을 남겼다. 데이비드 실버의 새 창업이 큰 기대를 모으는 배경도 여기에 있다.

기존 지식 답변 넘어, ‘새 지식 생성’ 겨냥

와이어드에 따르면 이네퍼블 인텔리전스는 공개 웹과 기존 데이터에 의존해 답을 내놓는 기존 AI 모델과 다른 접근을 추진하고 있다. 목표는 아직 알려지지 않은 지식까지 스스로 발견할 수 있는 이른바 ‘슈퍼러너(superlearner)’를 만드는 것이다. 회사는 이런 형태의 AI가 과학 연구와 공학 설계 속도를 크게 끌어올릴 수 있다고 보고 있다.

핵심 개발 방식은 강화학습이다. 강화학습은 AI에 과제를 제시한 뒤 수행 결과를 평가하고, 그 피드백을 바탕으로 성능을 개선하는 훈련 방식이다. 보통 이 과정에서는 더 단순한 형태의 ‘교사 모델’이 평가자 역할을 맡아 학습 중인 모델의 출력을 점검한다.

강화학습에는 여러 갈래가 있다. 생산 환경에서 자주 접할 상황을 데이터베이스 형태로 미리 제공해 학습 속도를 높이는 ‘모델 기반 강화학습’이 대표적이다. 반대로 사전 데이터베이스보다 적응성을 중시하는 방식도 있다. 또 RLHF처럼 인간의 피드백을 교사 모델에 반영해 응답 품질을 끌어올리는 기법도 널리 쓰인다.

사전학습 생략 실험…알파고식 ‘자기 대결’도 도입

이네퍼블 인텔리전스의 구상에서 눈에 띄는 대목은 일반적인 AI 개발 절차를 일부 건너뛴다는 점이다. 통상 강화학습은 대규모 사전학습을 마친 모델에 적용되지만, 이 회사는 그 단계를 생략하는 방안을 추진하고 있다. 대신 AI 모델들을 시뮬레이션 환경에 넣어 서로 상호작용하며 학습하게 만들 계획이다.

이 방식은 알파고가 보여준 성공 사례와 맞닿아 있다. 알파고는 자기 자신과 수백만 번 대국하는 ‘자기 대결’ 방식으로 기존 학습 데이터에 없던 새로운 전술을 만들어냈다. 이네퍼블 인텔리전스도 비슷한 구조를 통해 AI가 단순 모방을 넘어 독자적으로 문제 해결 전략을 발견하도록 유도하려는 것으로 해석된다.

이 같은 시도는 AI 산업의 다음 경쟁 축이 ‘더 큰 모델’에서 ‘더 잘 배우는 모델’로 이동하고 있음을 보여준다. 이미 많은 기업이 거대언어모델 성능 개선에 막대한 자금을 쏟아붓고 있지만, 차세대 승부처는 스스로 가설을 세우고 검증하며 새로운 지식을 축적하는 능력이 될 가능성이 크다.

거물 창업자 중심 자금 쏠림…시장 기대 더 커졌다

이번 투자 유치는 유력 연구자 출신 창업자에게 대규모 자금이 집중되는 최근 흐름과도 맞물린다. 불과 두 달 전에도 또 다른 초기 AI 스타트업 AMI 랩스가 10억3000만달러를 확보한 바 있다. 당시 최고경영자 얀 르쿤은 항공기 부품 설계 개선 같은 작업에 최적화된 ‘월드 모델’을 개발하겠다고 밝힌 바 있다.

결국 시장은 단순한 챗봇 경쟁을 넘어, 과학과 엔지니어링 전반을 바꿀 수 있는 ‘연구형 AI’에 더 높은 가치를 매기기 시작한 셈이다. 이네퍼블 인텔리전스의 초대형 시드 투자 역시 그 기대를 보여주는 사례다. 다만 기술적 난도가 매우 높은 만큼, 실제로 ‘새로운 지식’을 만들어내는 AI가 언제 가시적 성과를 낼지는 좀 더 지켜볼 필요가 있다.